基于模糊神经网络的非线性系统模型的辨识 被引量：16

1

作者 翟东海 李力 靳蕃 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期561-565,共5页

该文提出一种非线性系统的模型辨识方法 .利用关系聚类法来进行结构辨识 ,从而自动获得模糊规则库 ,并可以得到模糊系统的初始参数 .在聚类的基础上 ,构造一个与之相匹配的模糊神经网络 ,用它的学习算法来训练网络 ,得到一个精确的模糊... 该文提出一种非线性系统的模型辨识方法 .利用关系聚类法来进行结构辨识 ,从而自动获得模糊规则库 ,并可以得到模糊系统的初始参数 .在聚类的基础上 ,构造一个与之相匹配的模糊神经网络 ,用它的学习算法来训练网络 ,得到一个精确的模糊模型 ,从而实现参数辨识 .通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性 . 展开更多

关键词 模糊神经网络 结构辨识 参数辨识 系统辨识 非线性系统

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基于注意力CNLSTM模型的新闻文本分类 被引量：20

2

作者 刘月 翟东海 任庆宁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期303-308,314,共7页

结合卷积神经网络(CNN)和嵌套长短期记忆网络(NLSTM)2种模型,基于注意力机制提出一个用于文本表示和分类的CNLSTM模型。采用CNN提取短语序列的特征表示,利用NLSTM学习文本的特征表示,引入注意力机制突出关键短语以优化特征提取的过程。... 结合卷积神经网络(CNN)和嵌套长短期记忆网络(NLSTM)2种模型,基于注意力机制提出一个用于文本表示和分类的CNLSTM模型。采用CNN提取短语序列的特征表示,利用NLSTM学习文本的特征表示,引入注意力机制突出关键短语以优化特征提取的过程。在3个公开新闻数据集中进行性能测试,结果表明,该模型的分类准确率分别为96.87 %、95.43 %和97.58 %,其性能比baseline方法有显著提高。 展开更多

关键词 卷积神经网络 特征表示 嵌套长短期记忆网络 注意力机制 文本分类

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基于双鉴别网络的生成对抗网络图像修复方法 被引量：11

3

作者 刘波宁 翟东海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第12期3557-3562,3595,共7页

针对现有神经网络图像修复方法的修复结果在视觉连通性上存在结构扭曲、训练过程中易陷入过度学习等问题,提出了一种基于双鉴别网络的生成对抗网络(GAN)图像修复方法。该方法的修复模型使用了修复网络、全局鉴别网络和局部鉴别网络。修... 针对现有神经网络图像修复方法的修复结果在视觉连通性上存在结构扭曲、训练过程中易陷入过度学习等问题,提出了一种基于双鉴别网络的生成对抗网络(GAN)图像修复方法。该方法的修复模型使用了修复网络、全局鉴别网络和局部鉴别网络。修复网络将待修复图像破损区域用相似信息填充后作为输入,极大地提高了生成图像的速度与质量;全局鉴别网络综合采用图像全局的边缘结构信息和特征信息以保证修复网络输出的修复图像结果符合视觉连通性;而局部鉴别网络在鉴别输出图像的同时,利用在多个图像中寻找到的辅助特征块来提高鉴别的泛化能力,很好地抑制了修复网络在特征过于集中或单一时容易过度学习的问题。实验结果表明,所提修复方法在人脸类图像上具有较好的修复效果,且在不同种类图像上有非常好的适用性,其峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标比当前基于深度学习且修复效果较好的几种方法更优。 展开更多

关键词 生成对抗网络 边缘结构 人脸修复 缓冲池 卷积神经网络

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基于图的频繁闭项集挖掘算法 被引量：7

4

作者 李力 翟东海 靳蕃 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期385-389,共5页

为了提高数据挖掘效率,提出了一种基于图的频繁闭项集挖掘算法GFCG(graph basedfrequentcloseditemsetgeneration).该算法采用位矢量技术构造有向图,表示项与项之间的频繁关系,并在有向图的基础上递归产生频繁闭项集,从而只需扫描数据库... 为了提高数据挖掘效率,提出了一种基于图的频繁闭项集挖掘算法GFCG(graph basedfrequentcloseditemsetgeneration).该算法采用位矢量技术构造有向图,表示项与项之间的频繁关系,并在有向图的基础上递归产生频繁闭项集,从而只需扫描数据库2次,不产生候选集;引入扩展频繁项集的概念,大大减小了检查频繁项集是否闭的搜索空间.用1个真实数据库和2个合成数据库对GFCG进行了测试,并与A close和CLOSET算法的结果进行了比较,结果表明,该算法具有良好的速度和可伸缩性性能. 展开更多

关键词 数据库 图 数据挖掘 频繁闭集 位向量

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基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在图像修复中的应用 被引量：9

5

作者 翟东海 李同亮 +2 位作者 段维夏 鱼江 肖杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第1期307-310,共4页

在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后... 在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后,又构造了像素点匹配算法,采用模板块与候选最佳样本块之间的误差矩阵的内积来计算对应像素点之间的匹配度,以更细的粒度来确定最终的最佳样本块。块匹配算法降低了时间复杂度,像素点匹配算法提高了匹配精度,因此,在此基础上构造的基于相似矩阵的最佳样本块匹配算法能够在不增加时间复杂度的情况下提高算法的匹配精度。实例验证结果表明,与当前基于纹理的图像修复算法相比,该算法的匹配精度提高,时间复杂度降低。 展开更多

关键词 图像修复 块匹配 矩阵相似度 像素点匹配

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基于Additive-multiplicative模糊神经网的ATM网络拥塞控制 被引量：3

6

作者 翟东海 李力 靳蕃 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期651-654,共4页

考虑了模糊神经网络的学习功能,提出利用Additive multiplicative模糊神经网络(AMFNN)对ATM网络进行拥塞控制的方案.在拥塞控制过程中,利用AMFNN模糊神经网络预测下一个将要到达流的特征,结合当前缓冲区的队列信息预测网络是否发生拥塞... 考虑了模糊神经网络的学习功能,提出利用Additive multiplicative模糊神经网络(AMFNN)对ATM网络进行拥塞控制的方案.在拥塞控制过程中,利用AMFNN模糊神经网络预测下一个将要到达流的特征,结合当前缓冲区的队列信息预测网络是否发生拥塞.一旦预测出将有拥塞发生,控制器则向源端反馈拥塞控制信息,信源根据拥塞信息适当降低传输速率,从而避免了拥塞的发生.仿真结果表明,该方法可改善网络对拥塞的实时处理能力,提高网络资源的利用率. 展开更多

关键词 ATM网络 模糊神经网络 拥塞控制 信元丢失率

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mbuf的实现原理剖析及其在网络编程中的应用 被引量：3

7

作者 翟东海 李力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第8期104-106,142,共4页

mbuf普遍应用于Net/3、SENSE、TMS内核中的存储器缓存管理,是理解进程和网络接口件传递用户数据的关键。文章在深刻剖析源代码和相关文献的基础上揭示了mbuf的实现原理,并根据笔者的工作经验,介绍了在具体的网络编程中的应用技巧。

关键词 mbuf 存储器缓存管理 TMS SENSE

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一种频繁项集并行挖掘算法 被引量：3

8

作者 李力 翟东海 靳蕃 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期71-75,共5页

频繁项集在数据挖掘领域中起着重要作用。本文提出一种基于FP growth 的并行挖掘频繁项集算法PFP growth(ParallelFP growth)。新算法避免了以前基于Apriori的并行算法反复扫描数据库,产生候选集以及处理机间通信量大的缺点。PFP growt... 频繁项集在数据挖掘领域中起着重要作用。本文提出一种基于FP growth 的并行挖掘频繁项集算法PFP growth(ParallelFP growth)。新算法避免了以前基于Apriori的并行算法反复扫描数据库,产生候选集以及处理机间通信量大的缺点。PFP growth算法将挖掘任务均匀地分布在并行处理机上,在挖掘过程中采用一定划分策略以获得处理机间的任务平衡,并采用适当的数据结构减少并行处理机间数据通信量。在国家高性能计算机上的仿真实验证明,本算法是一种有效的并行算法。 展开更多

关键词 并行 数据挖掘 频繁项集 PFP-growth

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模糊神经网络用于非线性系统模型辨识(英文) 被引量：4

9

作者 翟东海 李力 靳蕃 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期577-581,共5页

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,... 提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 模糊神经网络 结构辨识 参数辨识 系统辨识

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基于深度学习的文本情感分析并行化算法 被引量：4

10

作者 翟东海 侯佳林 刘月 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期647-654,共8页

在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码(semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE)文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题.因此,提出采用并行化处理框架,在大训... 在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码(semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE)文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题.因此,提出采用并行化处理框架,在大训练集情况下,基于“分而治之”的方法,先将数据集进行分块划分并将各个数据块输入 Map 节点计算每个数据块的误差,利用缓冲区汇总所有的块误差,Reduce 节点从缓冲区读取这些块误差以计算优化目标函数;然后,调用 L-BFGS (limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法调整参数,更新后的参数集再次加载到模型中,重复以上训练步骤逐步优化目标函数直至收敛,从而得到最优参数集;在测试集大的情况下,模型的初始化参数为上述步骤得到的参数集,Map 节点对各句子进行编码得到其向量表示,然后暂存在缓冲区中;最后,在 Reduce 节点中分类器利用各语句的向量表示计算各自语句的情感标签.实例验证表明:在标准语料库 MR (movie review)下本文算法精确度为 77.0%,与原始算法的精确度(77.3%)几乎相同;在大数据量训练集下,训练时间在一定程度上随着计算节点的增加而大量减少. 展开更多

关键词 半监督递归自编码 文本情感分析 并行计算

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有限域GF(q)上安全椭圆曲线的选取 被引量：3

11

作者 任中岗 翟东海 《信息与电子工程》 2009年第5期493-496,共4页

椭圆曲线密码体制是安全性最高的公钥密码体制,它的安全性是基于椭圆曲线上的离散对数问题,同时椭圆曲线参数的选择对系统的安全性也至关重要。本文首先介绍了椭圆曲线密码体制的基本概念和相关数论知识,其次阐述了选择安全椭圆曲线的原... 椭圆曲线密码体制是安全性最高的公钥密码体制,它的安全性是基于椭圆曲线上的离散对数问题,同时椭圆曲线参数的选择对系统的安全性也至关重要。本文首先介绍了椭圆曲线密码体制的基本概念和相关数论知识,其次阐述了选择安全椭圆曲线的原则,最后详细介绍了如何通过选取合适的椭圆曲线参数来产生安全椭圆曲线,并对这些参数的合理性进行了验证。结果表明,按照这种方式所选取的椭圆曲线,抵御现有算法攻击能力大大增强。 展开更多

关键词 椭圆曲线密码体制 安全曲线 椭圆曲线离散对数 公钥密码体制

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基于互信息的热点词发现和突发性话题检测研究 被引量：2

12

作者 翟东海 王佳君 +1 位作者 聂洪玉 崔静静 《西藏大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2013年第4期82-87,共6页

针对舆情监测中现存的热点词提取方法精度不高、速度不快的问题,文章采用互信息作为热点词突发性的度量手段,并使用类间离散度作为调节因子来构建热点词的突发性度量公式。在此基础上,构造了改进后的动态突发性向量空间模型,并用于网络... 针对舆情监测中现存的热点词提取方法精度不高、速度不快的问题,文章采用互信息作为热点词突发性的度量手段,并使用类间离散度作为调节因子来构建热点词的突发性度量公式。在此基础上,构造了改进后的动态突发性向量空间模型,并用于网络中突发性热点话题的发现与追踪。实例验证结果表明,文章提出的改进方法能够获得很好的准确度P、召回率R和F度量。 展开更多

关键词 互信息 突发性度量 类间离散度

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用嵌套插队算法解决TSP问题 被引量：1

13

作者 翟东海 靳蕃 《运筹与管理》 CSCD 2003年第4期49-54,共6页

本文提出了一种求解TSP问题的近似算法—嵌套插队算法。这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题,直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得已知最优解。对于规模较大的问题实例,... 本文提出了一种求解TSP问题的近似算法—嵌套插队算法。这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题,直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得已知最优解。对于规模较大的问题实例,嵌套插队算法(NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外,用嵌套插队算法找到的China144的最短路径优于目前已知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对TSP问题而提出的,但其思想也可以给求解其他NP难解的组合优化问题以启发。 展开更多

关键词 嵌套插队算法 TSP问题 启发式算法 随机化算法 最短路径 最优解 组合优化 旅行商问题

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基于自适应参数大小的交通图像去雾霾算法 被引量：2

14

作者 李同亮 肖杰 翟东海 《西南科技大学学报》 CAS 2014年第4期67-71,共5页

原始的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对于一些户外场景图像去雾霾取得了一定的效果,但不能很好地处理交通图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真;同时,在处理较高分辨率交通图像时,基于软抠图的透射率优化算法需要消耗大量的计... 原始的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对于一些户外场景图像去雾霾取得了一定的效果,但不能很好地处理交通图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真;同时,在处理较高分辨率交通图像时,基于软抠图的透射率优化算法需要消耗大量的计算和存储资源。针对这两个问题,首先对交通图像的白色区域展开研究,分析了基于暗通道理论的去雾霾算法在白色区域产生色彩失真的原因,并基于此提出一种自适应参数大小的透射率求解模型;其次,在透射率优化过程中舍弃效率低下的软抠图算法,提出一种基于块的透射率优化算法。将所提算法用于实例验证,结果表明该算法不但可以保证交通图像的白色区域的色彩不失真,而且提高了去雾霾效率。 展开更多

关键词 暗通道先验 雾霾图像 时间复杂度

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基于局部维纳滤波的交通图像去雾霾算法 被引量：2

15

作者 肖杰 李同亮 翟东海 《成都信息工程学院学报》 2014年第6期567-573,共7页

为了提高雾霾天退化交通图像的色彩保真度和清晰度,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验理论提出一种快速去雾霾算法。传统的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对单一户外场景图像取得了不错的效果,但在处理较高分辨率交通图像时,需要消耗... 为了提高雾霾天退化交通图像的色彩保真度和清晰度,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验理论提出一种快速去雾霾算法。传统的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对单一户外场景图像取得了不错的效果,但在处理较高分辨率交通图像时,需要消耗大量的计算和存储资源;同时,不能很好处理图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真。针对这两个问题展开研究：首先,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验原则优化大气散射光,进而得到细化的透射率;其次,通过动态调节参数的大小以适应天空等明亮区域地去雾霾处理;最后,将所提算法用于实例验证,结果表明算法不但可以保证交通图像白色区域的色彩不失真,而且去雾霾效率提高4～25倍。 展开更多

关键词 暗通道先验 雾霾图像 维纳滤波

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基于AMFNN的非线性噪声消除器 被引量：2

16

作者 翟东海 李力 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期112-116,共5页

提出基于加乘性模糊神经网络(AMFNN)的非线性噪声消除器,讨论了AMFNN模型和学习算法及其通用逼近性.该消除器利用AMFNN逼近噪声,然后从测量信号中消去噪声即得到有用信号.该噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力、较好的容错... 提出基于加乘性模糊神经网络(AMFNN)的非线性噪声消除器,讨论了AMFNN模型和学习算法及其通用逼近性.该消除器利用AMFNN逼近噪声,然后从测量信号中消去噪声即得到有用信号.该噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力、较好的容错性和鲁棒性以及除噪性能. 展开更多

关键词 神经网络 噪声控制 非线性噪声消除器 AMFNN 加乘性模糊神经网络

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用嵌套插队算法解决旅行推销员问题(英文) 被引量：1

17

作者 翟东海 靳蕃 《重庆邮电学院学报（自然科学版）》 2003年第3期51-56,共6页

提出了一种求解 TSP问题的近似算法—嵌套插队算法。这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的 TSP问题 ,直接用插队算法 ( QJA)就能以很大的概率获得已知最优解。对于规模较大的 TSP问题 ... 提出了一种求解 TSP问题的近似算法—嵌套插队算法。这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的 TSP问题 ,直接用插队算法 ( QJA)就能以很大的概率获得已知最优解。对于规模较大的 TSP问题 ,嵌套插队算法 ( NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外 ,用嵌套插队算法找到的 China144的最短路径优于目前已知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对 TSP问题而提出的 ,但其思想也可以给求解其他 展开更多

关键词 TSP问题 插队算法 嵌套插队算法 随机化算法

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先验置信传播模型的图像修复改进算法 被引量：1

18

作者 仁青诺布 王佳君 翟东海 《高原科学研究》 2018年第4期41-50,共10页

先验置信传播(priority-BP)算法很难在实际中达到实时处理的要求,计算效率也有很大的提升空间。针对先验BP算法在图像修复上的应用,改进算法主要在信息传递方面,提出改进措施。即在算法迭代过程中快速更新目标区域图像信息的同时,加入... 先验置信传播(priority-BP)算法很难在实际中达到实时处理的要求,计算效率也有很大的提升空间。针对先验BP算法在图像修复上的应用,改进算法主要在信息传递方面,提出改进措施。即在算法迭代过程中快速更新目标区域图像信息的同时,加入对各节点相似程度的比较,对相似程度高的节点完成聚类合并,使节点在后续迭代过程中,节点所能代表的范围增加。相应地节点在组建更新标签集时,所用标签的尺寸也会增加。取得提高标签裁剪效率,加快信息传递收敛速度的目的。将改进算法用于实例验证,其结果表明该算法在不损失图像修复精度同时,提高了图像修复的效率。 展开更多

关键词 图像修复 信息传递 节点聚类 计算效率

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Add-Mult型模糊神经网络

19

作者 翟东海 靳蕃 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第21期141-143,148,共4页

提出了一种Add-Mult型模糊神经网络模型(AMFNN)，给出了该模型的结构。根据 梯度下降算法，给出了AMFNN模糊神经网络的误差反传学习算法。与6种极具代表性的模糊推 理方法进行比较的结果表明，AMFNN模糊神经网络模型具有推理精度高、适... 提出了一种Add-Mult型模糊神经网络模型(AMFNN)，给出了该模型的结构。根据 梯度下降算法，给出了AMFNN模糊神经网络的误差反传学习算法。与6种极具代表性的模糊推 理方法进行比较的结果表明，AMFNN模糊神经网络模型具有推理精度高、适用范围广、泛化 能力强以及实现容易等特点，因而具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 模糊推理 Add-Mult模糊神经网络 模糊规则获取

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基于双粒度模型的中文情感特征词提取研究

20

作者 翟东海 杜佳 +1 位作者 崔静静 聂洪玉 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2014年第3期380-384,共5页

为了能够快速准确地提取出海量文本信息中的情感特征词,提出从情感词语集中通过人工筛选得到种子词并对其情感强度赋值,同时,以这些种子词为基准计算出情感词语集中其他词语的情感强度值,从而得到各特征词在词语级及句子级的倾向性贡献... 为了能够快速准确地提取出海量文本信息中的情感特征词,提出从情感词语集中通过人工筛选得到种子词并对其情感强度赋值,同时,以这些种子词为基准计算出情感词语集中其他词语的情感强度值,从而得到各特征词在词语级及句子级的倾向性贡献度值。然后,将特征词在词语级、句子级这2种不同粒度情况下计算出的情感倾向性贡献度值有机结合起来,构造出基于双粒度模型的中文情感特征词提取模型。该提取方法考虑了特征词在词语级和句子级2个方面的情感倾向,使最终提取出的情感词的准确率得到了提高。实验表明,只要有一个全面的情感词典系统和一组准确恰当的种子词,提出的方法可以获得良好的准确率和召回率。 展开更多

关键词 情感分析 情感特征词 倾向性贡献度 情感词语集

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